降水作为最重要的气象信息之一,是驱动大陆水文循环的重要因素,受大气环流、海陆分布、地形地势、人类活动等方面影响。降水的时空分布特征十分复杂,掌握详细且准确的空间降水信息关乎着区域的气候变化和可持续发展,然而我国气象观测站分布稀疏,很多区域缺少详细且精准的降水信息。因此,利用现有气象站点的观测数据对无气象站点区域的降水信息进行空间插值对农业生产、水文分析、旱涝灾害预测、水资源综合利用等方面研究具有重要意义。为研究气象站点密度、降水时间尺度对降水插值精度的影响,本文选取纬度相近而测点密度不同的中国黑龙江省乌裕尔河流域北安段和美国威斯康星州Chippewa River流域为研究区域,针对两个研究区域内不同时间尺度降水量数据,进行了如下研究工作:（1）对研究区域降水量时空分布规律进行了分析。采用滑动平均法分析了两个研究区域月、季节、年三种时间尺度降水量数据的时间变化趋势,拟合得到了两个研究区域月降水量概率分布函数。分析得到了降水量空间自相关性及降水量与经度、纬度、高程、坡度、坡向五种地理地形因子之间的相关关系,为后续改进降水插值方法提供了参考依据。（2）应用反距离权重法、普通克里金法、样条函数法三种传统空间插值方法,分别对两个研究区域月、季节、年三种时间尺度降水量数据进行了插值计算,分析了不同插值方法的适用性。分析结果表明三种插值方法对两个研究区域的不同时间尺度降水量插值效果各有优劣,传统反距离权重法的插值效果不理想。年插值精度最高,月插值精度最小,测点密度大且降水分布均匀的Chippewa River流域各项插值精度高于乌裕尔河流域北安段。（3）综合考虑经度、纬度、高程、坡度、坡向五种地理地形因子共同作用对降水的影响,基于空间聚类原理,提出了一种反距离权重-聚类联合法。对两个研究区域月、季节、年三种时间尺度降水量分别采用该方法进行了插值计算,计算结果表明:应用反距离权重-聚类联合法得到的插值精度均优于传统三种空间插值方法。乌裕尔河流域北安段的插值精度提升幅度大于Chippewa River流域,表明本文提出的反距离权重-聚类联合法对气象站点分布稀疏的研究区域具有更好的适用性。本文研究内容为研究区域降水量插值方法提供了参考素材和研究方法。